論文の概要: A Genetic Approach to Minimising Gate and Qubit Teleportations for Multi-Processor Quantum Circuit Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05875v1
- Date: Thu, 9 May 2024 16:03:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 12:53:04.689323
- Title: A Genetic Approach to Minimising Gate and Qubit Teleportations for Multi-Processor Quantum Circuit Distribution
- Title（参考訳）: マルチプロセッサ量子回路分布におけるゲートとビットテレポーテーションの最小化への遺伝的アプローチ
- Authors: Oliver Crampton, Panagiotis Promponas, Richard Chen, Paul Polakos, Leandros Tassiulas, Louis Samuel,
- Abstract要約: 分散量子コンピューティング(DQC)は、複数の量子プロセッサユニット(QPU)を相互接続することで利用可能な量子計算をスケールする手段を提供する。
この領域における鍵となる課題は、量子回路からQPU内の物理量子ビットへ論理量子ビットを効率的に割り当てることである。
従来のアプローチでは、ゲートテレポーテーションの一種である非ローカルなCNOT操作の実行に必要なベルペアの数を減らそうとしていた。
本稿では,量子回路を実行するネットワークコストを最小化するメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.207327488572861
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Distributed Quantum Computing (DQC) provides a means for scaling available quantum computation by interconnecting multiple quantum processor units (QPUs). A key challenge in this domain is efficiently allocating logical qubits from quantum circuits to the physical qubits within QPUs, a task known to be NP-hard. Traditional approaches, primarily focused on graph partitioning strategies, have sought to reduce the number of required Bell pairs for executing non-local CNOT operations, a form of gate teleportation. However, these methods have limitations in terms of efficiency and scalability. Addressing this, our work jointly considers gate and qubit teleportations introducing a novel meta-heuristic algorithm to minimise the network cost of executing a quantum circuit. By allowing dynamic reallocation of qubits along with gate teleportations during circuit execution, our method significantly enhances the overall efficacy and potential scalability of DQC frameworks. In our numerical analysis, we demonstrate that integrating qubit teleportations into our genetic algorithm for optimising circuit blocking reduces the required resources, specifically the number of EPR pairs, compared to traditional graph partitioning methods. Our results, derived from both benchmark and randomly generated circuits, show that as circuit complexity increases - demanding more qubit teleportations - our approach effectively optimises these teleportations throughout the execution, thereby enhancing performance through strategic circuit partitioning. This is a step forward in the pursuit of a global quantum compiler which will ultimately enable the efficient use of a 'quantum data center' in the future.
- Abstract（参考訳）: 分散量子コンピューティング(DQC)は、複数の量子プロセッサユニット(QPU)を相互接続することで利用可能な量子計算をスケールする手段を提供する。
この領域における鍵となる課題は、量子回路からQPU内の物理量子ビットへ論理量子ビットを効率的に割り当てることである。
グラフ分割戦略を中心にした従来の手法は、ゲートテレポーテーションの一種である非局所CNOT操作の実行に必要なベルペアの数を減らそうとしてきた。
しかし、これらの手法は効率と拡張性に限界がある。
これに対応するために,我々は,量子回路を実行するネットワークコストを最小限に抑える,新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを導入するゲートとキュービットのテレポーテーションを共同で検討した。
回路実行時のゲートテレポーテーションとともに量子ビットの動的再配置を可能にすることにより、DQCフレームワークの全体的な有効性と潜在的な拡張性を著しく向上する。
本稿では,従来のグラフ分割法と比較して,回路遮断を最適化するためにキュービットテレポーテーションを遺伝的アルゴリズムに組み込むことで,必要な資源,特にEPRペアの数を減らすことを示した。
ベンチマークとランダムに生成した回路の両方から得られた結果から、回路の複雑さが増大するにつれて、より量子ビットのテレポーテーションが要求されるようになると、本手法は実行中においてこれらのテレポーテーションを効果的に最適化し、戦略的回路分割による性能の向上を図っている。
これは、将来「量子データセンター」の効率的な利用を可能にするグローバル量子コンパイラの追求の一歩である。
関連論文リスト
- Optimized Quantum Circuit Partitioning Across Multiple Quantum Processors [0.6502950223731163]
本稿では,分散量子アルゴリズムを複数のプロセッサに分散化することにより,量子コンピューティングのスケールアップの課題に対処する。
本稿では,グラフ分割を利用した新しい回路分割手法を提案し,キュービットとゲートの両方のテレポーテーションを最適化する。
また、分割回路の論理資源を量子ネットワークの物理的制約にマッピングすることにより、整数線形プログラムを定式化し、絡み合いの要求をさらに軽減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-24T22:16:31Z) - Generalised Circuit Partitioning for Distributed Quantum Computing [0.30723404270319693]
この研究は、ゲートと状態のテレポーテーションコストの同時最適化を可能にするグラフベースの定式化を導入する。
基本的遺伝的アルゴリズムを用いて、平均eビットコストと時間スケーリングの両方の観点から、最先端手法よりも優れた性能が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T17:59:51Z) - Robust Implementation of Discrete-time Quantum Walks in Any Finite-dimensional Quantum System [2.646968944595457]
離散時間量子ウォーク(DTQW)は、回路実装に最も適した選択の1つである。
本稿では,ゲート数および回路深さに関する回路コストを半減することに成功した。
提案手法の工学的卓越性には、近似効率を持つ任意の有限次元量子系にDTQWを実装している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T13:07:13Z) - Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。
短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。
本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T01:49:48Z) - Attention-Based Deep Reinforcement Learning for Qubit Allocation in Modular Quantum Architectures [1.8781124875646162]
この研究は、効率的な量子回路のコンパイルとマッピングのための新しい学習ベースのアプローチを導入することにより、スケーラブルな量子コンピューティングシステムの進歩に寄与する。
本研究では,Deep Reinforcement Learning (DRL) 手法を応用して,特定のマルチコアアーキテクチャのための学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T12:09:11Z) - Compiler for Distributed Quantum Computing: a Reinforcement Learning Approach [6.347685922582191]
本稿では,EPRペアの生成とルーティングを共同で管理することで,実行時間の短縮を優先する新しいコンパイラを提案する。
本稿では, 量子回路の絡み合い生成の性質と動作要求を考慮し, リアルタイムかつ適応的なコンパイラ設計手法を提案する。
i)マルコフ決定過程(MDP)の定式化を用いてDQCの最適コンパイラをモデル化し、最適アルゴリズムの存在を確立し、(ii)この最適コンパイラを近似するために制約付き強化学習(RL)法を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-25T23:03:20Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z) - Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。
我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:39:31Z) - Quantum communication complexity beyond Bell nonlocality [87.70068711362255]
効率的な分散コンピューティングは、リソース要求タスクを解決するためのスケーラブルな戦略を提供する。
量子リソースはこのタスクに適しており、古典的手法よりも優れた明確な戦略を提供する。
我々は,ベルのような不等式に,新たなコミュニケーション複雑性タスクのクラスを関連付けることができることを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-11T18:00:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。